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2022美赛A题自行车到底怎么骑
今年美赛A题就是2021年东京奥运会奥地利女博士后Anna Kiesenhofer单枪匹马勇夺女子公路自行车比赛金牌故事的翻版,主题问题就是求解自行车运动员在近40km的赛程中应该如何分配功率以获得更好的成绩。 1.运动员功率模型 首先思考运动员的功率模型。运动员不可能长时间维持高功率美赛 8:模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法(智能算法篇)
目录 一、模拟退火算法(Simulated annealing algorithm,SA) 1.SA的基本理论 2.SA求解函数最值 3.SA工具箱 二、遗传算法(Genetic Algorithm,GA) 1.GA的理论基础 2.GA求解函数最值 3.GA工具箱 三、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO) 1.PSO算法相关知识 2.PSO算法设计 3.PSO美赛 7:图论模型、分类模型(十大模型篇)
目录 五、图论模型 1.迪杰斯特拉(Dijkstra)算法、贝尔曼-福特(Bellman-Ford)算法 2.弗洛伊德(Floyd)算法 六、分类模型 1.逻辑回归 2.Fisher线性判别分析 五、图论模型 图论模型主要解决最短路径问题,根据图的不同,对应采用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法、贝尔曼-福特(Bellman-Ford)算法、弗洛【美赛】数据处理
美赛学习记录-数据处理 获取数据 获取数据美赛python学习d11——决策树,随机森林
Decision Trees Classification Trees 几种常用的决策树 ID3:由增熵原理决定C4.5:ID3用训练集的数据进行细小分割,这对新的数据没有意义,还会造成过拟合(overfitting)的问题,C4.5中增加了信息增益率,降低了过拟合的概率CART:用GINI指数决定如何分裂,但也存在过拟合的问题 实例 impor01-30今日反思
更新四岭回归和lasso回归 上午未完成:小黄书+更新四+英语单词 中午:一点半起床,到两点半英语时间 听第三部分+黄书+布置视频任务(自己写吧)+英语C+建模自学自学优化模型2+APP一定学会+大创看代码+听课+建模+美赛阅读 第三部分STATA Lasso的实例应用 导入Excel数据,注意变量,特数学建模 | 美赛如何高效准备 | O奖论文是怎么翻译的 | 保研冲一波
一、高效准备美赛 做的所有努力都是为了降低不确定性,提升概率。 很多同学可能都会选择做 ICM 的题。ICM为交叉学科的题(一般有较多的数据处理和分析)。MCM对数学,计算机要求相对高;而 ICM 对逻辑,写作要求相对高(比较套路,论文得吹好)。D题:运筹学/网络科学;E:环境科学;F:政策。 还有 20美赛历年题目和模板
所有文件下载: 公众号:玩转大数据 回复:美赛模板和历年题目美赛 5:评价类模型、插值与拟合模型(十大模型篇)
目录 一、评价类模型 1.AHP(层次分析法) 2.TOPSIS法(优劣解距离方法) 二、插值与拟合模型 1.插值算法 2.拟合算法(cftool工具箱) 一、评价类模型 1.AHP(层次分析法) 最基础的评价类模型,通过打分解决评价类问题(两两比较,推算权重)。 Matlab代码: disp('请输入判断矩阵A【备战美赛】遗传算法
和模拟退火算法类似,遗传算法的本质也是通过一定地策略去寻找最优解。模拟退火运用了动力学原理,遗传算法则是运用了生物学自然选择的原理,思路巧妙。遗传算法是一种随机全局搜索优化,通过模拟自然选择和遗传中的复制、交叉、变异来实现“优胜劣汰”,最终找到最优解。 遗传算法步骤 1美赛python学习d5--线性规划
线性规划 线性规划的目的 确定多变量线性函数在变量满足线性约束条件下的最优值 线性规划模型需要确定的三个要素 决策变量目标函数:决策者希望对其优化的指标,是决策变量的线性函数约束条件:决策变量取值的限制范围 线性规划的一般模型 线性规划模型最优解的情况 有唯一最优解数模美赛备赛-MATLAB基操勿六
** 如有错误,感谢指正** 如有错误,感谢指正,请私信博主,有辛苦红包,拜“一字之师”。 请根据目录寻找自己需要的段落 导语:本博客为个人整理MATLAB学习记录帖,如有错误,感谢指正。系统学习,欢迎持续关注,后续陆陆续续更新 Java 交流qq群 383245788 序 本文旨在记录个人数模美赛备赛经历1992-2020年全国大学生数学建模竞赛国家一等奖论文/美赛/认证杯
1992-2020年全国大学生数学建模竞赛国家一等奖论文!评论私信+关注即可获得 另外想要认证杯的也可以找我获取 当然,想要深造的小伙伴可以了解一下美赛 博主也是通过学习优秀论文有幸获得美赛M奖!(●’◡’●)美赛(MCM/ICM)赛前准备及比赛过程节奏分享
前期必备技能树: ● 信息检索:搜索引擎技巧是根本,国内各种相关论坛算是基础,国外各种资源尽量积累(知网,Google scholar、GitHub、stackoverflow、quora……不会科学上网的要尽量先搞定,到外网可以搞到更多的资料资源) ● 写作软件:有时间精力的同学学一下LaTeX,没时间的就用Word转PDF2021美赛C题赛后记录
2021美赛C题赛后记录 原题与翻译: Problem C: Confirming the Buzz about Hornets 问题C:确认关于大黄蜂的传言 In September 2019, a colony of Vespa mandarinia (also known as the Asian giant hornet) was discovered on Vancouver Island in British Columbia, Canada.2021 美赛D题思路
2021 ICM Problem D: The Influence of Music Music has been part of human societies since the beginning of time as an essential component of cultural heritage. As part of an effort to understand the role music has played in the collective human experience,2021美赛心路历程
从提交完中午,刚睡醒。想着要来马上记录一下自己的心情了。就从事前事中事后来描述一下我参加美赛的整个过程吧。 通过了两次美赛培训(做题),就开始了我的美赛之旅。 六点钟发题,我们约定好八点起床,一起看题讨论选题。这个时候网上已经有题目的翻译版本了(一定2021 MCM 数学建模美赛 C题第一问(全代码+解决思路)
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from math import radians, cos, sin, asin, sqrt import statsmodels.api as sm from statsmodels.graphics.tsapl2021年美赛F题给高等教育的“体检”
2021年美赛F题给高等教育的“体检” 对于一个国家来说, 拥有一个健康、 可持续的高等教育体系意味着什么? 什么问题很重要? 是成本、 机会、 公平、 资金、 学位的价值、 教育质量、 研究水平、 世界上最聪明的人才的思想交流这些要素的一部分或是全部? 还是其他的一些因素? 高等2021-02-09
建模美赛不完全参赛指南 答主今天7点刚交完这次美赛的论文,躺在床上睡又睡不着,来记录一下这次美赛的参赛经验和收获。 美赛简单介绍 全称是MCM/ICM(MCM是纯数学建模,ICM偏向于跨学科的建模) 每年都会提供6题给参赛同学们选择,分别是: MCM:A.连续型 B.离散型 C.大数据 ICM: D.运筹学/2021美赛C题经验分享
2021美赛C题经验分享 本科期间对数学建模一直挺感兴趣,自认为在建模方面表现不错,拿过国一、美一也算圆满。 虽然2021年美赛没有亲自参赛,btw作一名热心的学长(??)在家蹲的同时也不忘关注着这场烧脑大战。 美赛已经过半了,目前写了C题和F题,感觉还行吧… 这里也想给学弟学妹们分享下2021数学建模美赛F题-数据分享
2021数学建模美赛F题-数据分享 加v2021年美赛MCM赛题C题翻译
问题C:确认有关黄蜂的嗡嗡声 2019年9月,在加拿大不列颠哥伦比亚省的温哥华岛上发现了Vespa普通话(也称为亚洲大黄蜂)的殖民地。 巢被迅速摧毁,但事件的消息迅速在整个地区传播。 自那时以来,在邻近的华盛顿州已经发生了几次确认的害虫目击事件,以及许多错误的目击事件。 有关侦查,大【数学建模】—2021年MCM美赛A题翻译
问题A:真菌 碳循环描述了地球地球化学循环中碳的交换过程,是地球上生命的重要组成部分。碳循环的一部分包括化合物的分解,使碳得以更新并以其他形式使用。这一过程的一个关键组成部分是植物材料和木质纤维的分解。 真菌是分解木质纤维的主要因素。最近一篇关于真菌分解木材的研究文美赛论文写作总结
一、标题 我们写论文都喜欢蹭热点,“基于机器学习的xxx”是我们经常用到的句式 我们在这里呢经常这样: (贴合题目)基于xxx(方法)的xxx(题目相关) xxx(题目)的xxx研究 二、摘要 可以有多种格式: 1、对于问题XXX,有XXX的分析 2、句式:利用XXX,突出XXX,建立了XXX(用了什么) 并说明为什么这样做(目